PySpark의 Apache Spark 작업에서 Java/Scala 함수를 호출하는 방법은 무엇입니까?

Apache Spark 작업에서 Java/Scala 함수에 액세스

PySpark에서는 작업 내에서 Java/Scala 함수를 호출하는 것이 다음과 같은 제한으로 인해 어려울 수 있습니다. Py4J 게이트웨이.

기본 문제

Python과 Java/Scala 간의 통신을 용이하게 하는 Py4J 게이트웨이는 드라이버에서만 실행되며 작업자는 액세스할 수 없습니다. DecisionTreeModel.predict와 같은 특정 작업은 JavaModelWrapper.call을 사용하여 SparkContext에 직접 액세스해야 하는 Java 함수를 호출합니다.

해결 방법

기본 Py4J 통신은 불가능하지만 , 몇 가지 해결 방법이 있습니다.

• Spark SQL 데이터 소스 API:

  • JVM 코드를 사용자 정의 데이터 소스로 통합합니다.
  • 장점: 높은 수준, 지원, 내부 PySpark 액세스가 필요하지 않습니다.
  • 단점: 장황하고 문서가 제한적입니다.

• Scala UDF:

  • DataFrame에 적용할 수 있는 Scala 함수를 정의합니다.
  • 장점: 쉬운 구현, 최소한의 데이터 변환, 최소한의 Py4J 액세스
  • 단점 : 내부 Py4J 및 API 액세스가 필요하며 Spark SQL로 제한됩니다.

• Scala 인터페이스:

  • 사용자 정의 Scala 인터페이스 생성 MLlib의 것과 유사합니다.
  • 장점: 유연하고 복잡한 코드 실행, DataFrame 또는 RDD 통합 옵션.
  • 단점: 낮은 수준, 데이터 변환 필요, 지원되지 않음

• 외부 작업 흐름 관리:

  • 도구를 사용하여 Python과 Scala/Java 간의 전환을 관리하고 분산 파일 시스템을 통해 데이터를 전달합니다.
  • 장점: 쉬운 구현, 최소한의 코드 변경.
  • 단점: 추가 저장 비용.

• 공유 SQLContext:

  • 공유 SQLContext를 활용하여 임시 테이블을 통해 통신합니다.
  • 장점: 대화형 분석에 적합합니다.
  • 단점: 일괄 작업에는 적합하지 않을 수 있습니다.

위 내용은 PySpark의 Apache Spark 작업에서 Java/Scala 함수를 호출하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!